Ứng dụng mô hình mạng nơ-ron đa lớp (MLP) trong xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ sụt lún khu vực Hà Nội, Việt Nam

Tóm tắt

Lún bề mặt là một trong những mối nguy hiểm địa kỹ thuật lớn ảnh hưởng đến cơ sở hạ tầng, kết cấu kỹ thuật và sự phát triển bền vững của các đô thị. Do đó, việc dự đoán và xác định các khu vực dễ bị lún bề mặt ngày càng thu hút sự chú ý trong những năm gần đây. Nghiên cứu này sử dụng mô hình Mạng nơ-ron đa lớp (MLP) để phân tích không gian để lập bản đồ mức độ nhạy cảm với lún bề mặt ở khu vực Hà Nội. Dữ liệu lún bề mặt được lấy từ hình ảnh vệ tinh và được xử lý bằng kỹ thuật PS-InSAR để định lượng biến dạng bề mặt. Bộ dữ liệu thu được sau đó được chia thành hai tập con, với 70% được sử dụng để đào tạo mô hình và 30% để xác nhận. Tổng cộng có 14 yếu tố ảnh hưởng được chọn làm biến đầu vào, bao gồm: độ sâu mực nước ngầm, lượng mưa, khoảng cách đến sông, khoảng cách đến đường, khoảng cách đến đứt gãy, sử dụng đất (LULC), chỉ số độ ẩm địa hình (TWI), chỉ số thực vật chênh lệch chuẩn hóa (NDVI), chỉ số sức mạnh dòng chảy (SPI), địa chất, hướng bờ dốc, hình dáng bề mặt, góc bờ dốc, độ cao địa hình. Phương pháp Tỷ lệ tần suất (FR) được áp dụng để đánh giá mối quan hệ giữa các yếu tố này và sự xuất hiện của hiện tượng lún bề mặt. Hiệu suất dự đoán của mô hình và bản đồ khả năng lún bề mặt được tạo ra đã được xác thực bằng cách sử dụng sai số bình phương trung bình gốc (RMSE) và diện tích dưới đường cong đặc tính hoạt động của bộ thu (AUC–ROC). Phân tích AUC cho thấy mô hình MLP đạt độ chính xác dự đoán cao, với giá trị AUC = 0,873 với tập đào tạo và AUC = 0,869 với tập kiểm chứng.